Inkling vs GLM 5.2: Vilken modell med öppen vikt vinner på poäng, och vilken vinner på kostnad?

Inkling mot GLM 5.2 är en av de mer avslöjande jämförelserna i den nuvarande vågen av open-weight-släpp, eftersom de två modellerna optimerar för olika saker. GLM 5.2, från Zhipu AI, är ledaren inom agentic-terminaler och resonemang i denna jämförelsegrupp — det uppnår de starkaste poängen på de svåraste resonemangs- och långsiktiga kodningsuppgifterna. Inkling, den första modellen från Mira Muratis Thinking Machines Lab, kontrar med dramatiskt bättre tokeneffektivitet, adversariell robusthet, inbyggd ljud- och multimodal inmatning, ett kontextfönster på 1 miljon token och en Apache 2.0-licens. Den här artikeln jämför båda modellerna ärligt och argumenterar för att råa benchmarkskillnader inte alltid översätts till högre verkliga kostnader.

Per: 2026-07-16, en dag efter Inkling’s lansering. Alla siffror är hämtade och tillskrivna nedan; inga är oberoende granskade.

En notering för byggare: det finns inga granskade direkta jämförelsetal här, så detta jämför modeller och åtkomst, inte poäng. OrcaRouter dirigerar API-tillgängliga modeller bakom en enda OpenAI-kompatibel slutpunkt, så att du kan prova och jämföra Inkling och GLM 5.2 utan att koppla ihop flera SDK:er.

TL;DR slutsats: Välj GLM 5.2 om du vill ha de högsta råpoängen i resonemang, matematik och agentiskt terminalarbete, och din budget kan absorbera den högre tokenförbrukningen.Välj Inkling om kostnad per slutförd uppgift, adversariell säkerhet, ljud/multimodal inmatning eller en 1M-tokens kontext spelar större roll än att toppa topplistan.

Enradaren: GLM 5.2 vinner de flesta benchmark-rader; Inkling kan fortfarande vinna fakturan, eftersom den slutför uppgifter på ungefär 25K utdatatokens jämfört med GLM:s ~43K.

Viktiga slutsatser

GLM 5.2 leder raderna för resonemang/agent: HLE, AIME 2026, SWE-bench Verified och — med bred marginal — Terminal Bench 2.1.

Inkling leder inom adversarial safety: FORTRESS 78,0% vs 71,3%.

Inklings huvudmått är effektivitet: ~25K utdata tokens per uppgift jämfört med GLM:s ~43K — ungefär en 1.7x skillnad som direkt påverkar kostnaden.

Båda har öppen vikt: Inkling är Apache 2.0; GLM 5.2 är MIT. Båda tillåter kommersiell användning och egen hosting.

Inkling lägger till modalitet och kontext: native text + bild + ljudinmatning och upp till ett kontextfönster på 1M token.

Varning: konkurrentsiffror här är framställda av tredje part/leverantör och inte oberoende granskade.

Upplysning:Prestandatest är leverantörs självrapporterade vid lansering (Effort 0.99) och tredjepartssiffror kommer från Artificial Analysis / MarkTechPost / Vellum / BenchLM; inget är oberoende granskat, och konkurrentsiffror kan skilja sig från dessa leverantörers egna rapporterade siffror. Inkling’s egna specifikationer kommer från Thinking Machines modellkort.

Översiktlig jämförelse

Licens. Inkling: Apache 2.0; GLM 5.2 (Zhipu AI): MIT

Parametrar (totalt / aktiva). Inkling: 975B / 41B (MoE); GLM 5.2 (Zhipu AI): — (inte i våra data)

Kontextfönster. Inkling: 1M tokens (256K på hostade API:er); GLM 5.2 (Zhipu AI): — (inte i våra data)

Modaliteter (in). Inkling: Text + bild + ljud; GLM 5.2 (Zhipu AI): — (inte i våra data)

Utdata. Inkling: Endast text; GLM 5.2 (Zhipu AI): Text

Self-host / finjustera. Inkling: Ja / ja (Tinker); GLM 5.2 (Zhipu AI): Ja (vikter tillgängliga) / ja

Pris för värdtjänst. Inkling: ~$1,87 in / ~$4,68 ut per 1M; GLM 5.2 (Zhipu AI): — (inte i våra data)

Vi har inte granskade parametrar, kontext eller prissiffror för GLM 5.2 i vår källuppsättning, så dessa celler är markerade med '—' istället för att gissas.

Vinnare per kategori

Resonemang / kunskap (HLE). Vinnare: GLM 5.2; Anteckningar: 40.1% mot 29.7% (inga verktyg)

Matematik (AIME 2026). Vinnare: GLM 5.2; Anteckningar: 99,2% mot 97,1% — båda nära taket

Kodning (SWE-bench Verified). Vinnare: GLM 5.2; Anteckningar: 80,0% mot 77,6%

Agentic terminal (Terminal Bench 2.1). Vinnare: GLM 5.2; Anteckningar: 82.7 mot 63.8 — rubrikgapet

Säkerhet (FORTRESS adversarial). Vinnare: Inkling; Anteckningar: 78.0% vs 71.3%

Multimodal / audio. Vinnare: Inkling; Anteckningar: Inbyggt ljud + bildinmatning

Effektivitet (tokens/uppgift). Vinnare: Inkling; Anteckningar: ~25K vs ~43K

Kostnad per slutförd uppgift. Vinnare: Inkling; Noteringar: Lägre tokenanvändning uppväger priset per token

Direkta prestandajämförelser

Tabellen nedan använder en konsekvent källa (MarkTechPost) så raderna är jämförbara. Fetstil markerar ledaren.

HLE (inga verktyg). Inkling: 29.7%; GLM 5.2: 40.1%; Källa: MarkTechPost

AIME 2026. Inkling: 97.1%; GLM 5.2: 99.2%; Källa: MarkTechPost

SWE-bench Verified. Inkling: 77.6%; GLM 5.2: 80.0%; Källa: MarkTechPost

Terminal Bench 2.1. Inkling: 63,8%; GLM 5.2: 82,7%; Källa: MarkTechPost

FORTRESS (adversarial). Inkling: 78.0%; GLM 5.2: 71.3%; Källa: MarkTechPost

Två ytterligare rader med "quiet win" kommer från andra källor och bör inte blandas med den ovanstående MarkTechPost-uppsättningen:

Tokeneffektivitet (utdata-token/uppgift, lägre är bättre). Inkling: ~25K; GLM 5.2: ~43K; Källa: Artificial Analysis / BenchLM

SWE-bench Pro (Public). Inkling: 54.3%; GLM 5.2: 62.1%; Källa: Artificial Analysis / BenchLM

HLE med verktyg (hålls separat från rad utan verktyg). Inkling: 46.0; GLM 5.2: 54.7; Källa: Vellum

Observera: siffrorna för “HLE med verktyg” kommer från Vellum och använder en annan testmiljö än MarkTechPost-raden för HLE utan verktyg — tolka dem inte som samma test. Vi har inget Artificial Analysis Intelligence Index-poäng för GLM 5.2 i våra data, så vi rapporterar inget.

Där GLM 5.2 vinner

GLM 5.2 är, baserat på de siffror vi har, den starkare råa resonemangs- och agentiska modellen. Den leder Inkling på HLE (40.1% vs 29.7%), AIME 2026 (99.2% vs 97.1%), och SWE-bench Verified (80.0% vs 77.6%). Den mest slående skillnaden är Terminal Bench 2.1, där GLM 5.2 får 82.7 jämfört med Inkling's 63.8 — en stor, verklig fördel på långsiktiga agentiska terminaluppgifter där en modell måste planera, köra kommandon och återhämta sig från fel över många steg. På SWE-bench Pro, GLM 5.2 (62.1%) drar återigen ifrån Inkling (54.3%), och den leder också den verktygsförstärkta HLE med verktyg körningen (54.7 vs 46.0).

Om din arbetsbelastning domineras av svårt resonemang, tävlingsmatematik eller agenter som använder ett skal eller IDE under långa sessioner, är GLM 5.2 det val med högre tak, och gapet är tillräckligt brett på agentraderna för att spela roll i produktion.

Var Inkling vinner

Inklings motvikt är inte ett enskilt riktmärke — det är ekonomin och ytarean.

Token-effektivitet. Inkling slutför uppgifter på ungefär 25K utmatningstokens jämfört med GLM:s ~43K. Eftersom du betalar per utmatningstoken är den ~1,7x skillnaden en direkt kostnadsfaktor. En modell som får några poäng lägre men använder långt färre tokens kan vara billigare per slutförd uppgift även till samma pris per token — och blir ofta också snabbare klar.

Adversarial robusthet. På FORTRESS, Inkling leder med 78,0% mot 71,3%. För adversariella eller säkerhetskänsliga distributioner är det den raden som betyder mest.

Multimodalitet. Inkling accepterar text-, bild- och ljudinmatning naturligt (VoiceBench 91.4%, MMAU 77.2% på sitt eget kort). GLM 5.2 i våra data är en textorienterad modell.

Kontextfönster. Inklings vikter stöder upp till 1M tokens (256K på värdbaserade API:er) — användbara för arbete med hela repositorier, långa dokument eller långa transkript.

Licensiering. Båda är tillåtande, men Inkling’s Apache 2.0 är ett välbekant val som inkluderar patentklausuler för företag; GLM 5.2 använder MIT. Båda fungerar för kommersiell egenhostning.

Priser och kostnad (TCO)

Den centrala insikten i jämförelsen mellan Inkling och GLM 5.2 är att ledarskap inom riktmärken och ledarskap inom kostnad är inte samma sak.

Inklings vikter är royaltyfria att självhosta under Apache 2.0. Tredjeparts hostad åtkomst (via Artificial Analysis referensprissättning) kostar ungefär $1.87 per 1M inmatningstokens och $4.68 per 1M utmatningstokens vid 64K kontext (ungefär $3.74 / $9.36 vid 256K), med cachad inmatning nära $0.374 per 1M. Vi har inte publicerad hostad prissättning för GLM 5.2 i vår källuppsättning, så vi jämför på struktur snarare än ett fabricerat nummer.

Här är varför kostnaden per uppgift är viktig. Anta att en uppgift kräver samma pris per token på båda modellerna. Inkling förbrukar ~25K utdatatecken; GLM 5.2 förbrukar ~43K. Det innebär att GLM 5.2 kostar ungefär 72% fler utdatatecken för samma jobb, innan du ens räknar med latensen. Så även om GLM 5.2 vinner de flesta benchmark-raderna, kan en organisation som kör stora volymer av rutinuppgifter upptäcka att Inkling ger en lägre totalkostnad – effektivitetsfördelen kan väga upp en måttlig skillnad i råpoäng. Den ärliga regeln: använd GLM 5.2 där det extra resonemangsutrymmet är värt de extra token; använd Inkling där volym och kostnad dominerar.

Licensiering och distribution

Båda modellerna är genuint open-weight och självhostningsbara:

Inkling — Apache 2.0. Fullständiga BF16- och NVFP4-checkpoints på Hugging Face. VRAM-nivåer: BF16 ~2TB (8×B300 / 16×H200); NVFP4 ~600GB (4×B300 / 8×H200); en Unsloth 1-bitars GGUF finns för begränsade miljöer. Värd hos flera inferensleverantörer; körs på SGLang, vLLM, TokenSpeed, Unsloth och Hugging Face transformers. Finjustering via Tinker (64K/256K-kontext, 50% lanseringsrabatt).

GLM 5.2 — MIT.Öppna vikter är tillgängliga för kommersiellt bruk och egen hosting under den tillåtande MIT-licensen. Specifika VRAM- och leverantörsuppgifter finns inte i vår källuppsättning, så kontrollera Zhipu AI's utgåva för exakta krav.

Snabbstart för Inkling med vLLM:

vllm serve thinkingmachines/Inkling --tensor-parallel-size 8

Vilken bör du välja?

Välj GLM 5.2 om: du vill ha den starkaste rena resonemanget och matematiken, eller du bygger långsiktiga terminal/agentiska arbetsflöden där dess ledning i Terminal Bench 2.1 och SWE-bench Pro lönar sig. Det är modellen med högre tak i detta par.

Välj Inkling om: du kör höga volymer och bryr dig om kostnad per slutförd uppgift, behöver adversariell robusthet (FORTRESS), kräver ljud- eller bildinmatning, eller behöver en 1M-token-kontext. Dess effektivitetsfördel är anledningen att se förbi några benchmark-poäng.

Överväg att köra båda: dirigera hård resonering och komplexa agentkörningar till GLM 5.2, och skicka högvolym-, kostnadskänslig eller multimodal trafik till Inkling. En tvåmodellsrouter fångar GLM:s tak och Inkling:s effektivitet samtidigt.

För en djupare titt på Inkling i sig, se vår Inkling AI-modellrecension och förklaringen Vad är Inkling AI?. För andra direkta jämförelser, se Inkling vs Kimi K2.6 och Inkling vs DeepSeek V4 Pro.

Vanliga frågor

Är Inkling bättre än GLM 5.2? Det beror på mätvärdet. GLM 5.2 vinner de flesta råa benchmark-raderna i denna uppsättning — HLE, AIME 2026, SWE-bench Verified och särskilt Terminal Bench 2.1. Inkling vinner på adversariell säkerhet (FORTRESS), tokeneffektivitet, multimodalitet och kontextlängd. Inkling kan vara ”bättre” på kostnad per slutförd uppgift även där den får lägre poäng.

Vilket är bättre för kodning? GLM 5.2 leder på både SWE-bench Verified (80.0% vs 77.6%) och SWE-bench Pro (62.1% vs 54.3%), och dess ledning i Terminal Bench 2.1 (82.7 vs 63.8) är betydande för agentisk, flerstegskodning. För rå kodningsförmåga ligger GLM 5.2 före; för kostnadseffektiv kodning i stor volym minskar Inkling’s tokeneffektivitet gapet.

Vilken är billigare? Inkling är troligen billigare per slutförd uppgift. Den använder ungefär 25 000 utdatatokens per uppgift jämfört med GLM:s ~43 000, så även vid liknande kostnad per token förbrukar den betydligt färre debiterbara tokens. Båda är royaltyfria att självhosta (Apache 2.0 för Inkling, MIT för GLM 5.2).

Är GLM 5.2 öppen källkod? GLM 5.2 är open-weight under MIT-licensen, vilket tillåter kommersiell användning och egen hosting. Som med alla "open-weight"-modeller släpps vikter och licens, men det är inte detsamma som full öppen källkod (träningsdata och pipeline publiceras inte nödvändigtvis).

Kan jag självhosta eller finjustera GLM 5.2?Ja. GLM 5.2:s MIT-licensierade vikter kan självhostas och finjusteras. Inkling kan likaså självhostas (Apache 2.0) och finjusteras via Thinking Machines’ Tinker-plattform. Specifika hårdvarukrav för GLM 5.2 finns inte i vår källuppsättning — kontrollera Zhipu AI’s utgåva.

Stöder GLM 5.2 ljud eller bilder? Vår källförteckning listar inte stöd för ljud- eller bildinmatning för GLM 5.2, så vi behandlar den som textorienterad här. Inkling accepterar ursprungligen text-, bild- och ljudinmatning, vilket är en av dess tydligaste fördelar i denna jämförelse.

Slutsats

GLM 5.2 är den råa kapacitetsledaren i denna matchning, och överträffar Inkling när det gäller resonemang, matematik och — mest avgörande — agentiska terminalarbeten. Men Inkling svarar med ungefär 1,7 gånger bättre token-effektivitet, starkare adversariell säkerhet, inbyggd multimodalitet, ett 1M-tokens kontext och en Apache 2.0-licens. Den praktiska slutsatsen: välj GLM 5.2 när resonemangstaketten motiverar de extra tokenen, välj Inkling när kostnad per slutförd uppgift och multimodalitet är viktiga, och överväg att dirigera mellan dem för att få det bästa av båda världar.